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行業動態簡報(第五十八期)之二:智慧交通

Date | 2020.11.23    作者 |

廣東智慧交通藍圖來了


《交通強國建設廣東試點實施方案》(以下簡稱《方案》)已獲交通運輸部批復。

具體實施路徑上,廣東將加強公路智能運營養護管理、港珠澳大橋智能運維、城市智慧交通服務和橋梁智能防撞預警系統,構建公路信息化建管養系統平臺。同時,將研發以ETC技術為核心的車路協同系統,推動ETC和5G高效融合。

《方案》明確,廣東將力爭通過1至2年時間,交通管理智慧化水平有效提升,無人機在高速公路營運管理方面初步投入應用,港珠澳大橋智能運維基本實現應急救援協同化、交通組織精準化和路政巡查無人化,建成跨海集群設施人工智能運行管理技術體系及平臺。

力爭通過3至5年時間,設施智慧化建設取得顯著成效,實現大灣區與南沙城市片區交通基礎設施數字化,基于ETC、5G等技術的車路協同裝備及系統研發應用效果明顯,在交通安全、信息服務等方面基本實現車路協同,車聯網產業鏈初步形成。

近年來,廣東積極加快5G技術、北斗衛星導航等新技術行業試點應用,促進“數字交通”建設步伐。去年,部級智慧港口示范工程廣州港“互聯網++港口物流智能服務示范工程”也已通過驗收。廣東省航運公共信息服務平臺上線試運行,電子航道圖實現千噸級及以上高等級航道全覆蓋,應用遙測遙控技術的航標實現一級航道全覆蓋。

摘自 ITS智慧交通

 

南昌城市大腦助力出行不限號


 

南昌城市大腦“交通不限行”應用場景觸摸城市脈搏,聚焦是否恢復車輛限行問題開出城市交通“處方”,做到既不恢復車輛限行政策,又能緩解道路交通擁堵狀況。

一、數據在線實現每分鐘更新

在南昌市大數據發展管理局應用場景演示現場,“交通不限行”應用場景系統內數據正實時更新。這是江西省第一次將交通道路運行數據在線化。系統內所有數據每分鐘都會更新一次。

二、多元融合打造首個數據協同場景

應用場景對全市主要交通堵點進行數字化提升,梳理卡口、攝像頭等路口數據情況,計算相關數據指標,并對時段、車型、路段、區域等因素進行擁堵分析,利用分析結果優化調整道路組織、紅綠燈配時方案等。

三、流程再造建設場景雙閉環

通過城市大腦的“擁堵發現”界面,能夠在1分鐘內發現全區域的實時擁堵,通過調出攝像頭確認擁堵情況,結合現有的“1、3、5”(1分鐘發現、3分鐘到現場、5分鐘解決)快反機制,完成“大腦”和“手腳”的最佳結合。

通過城市大腦APP,根據綁定的車牌號能夠精準掌握車主的車輛軌跡,預測車主的行駛路線,通過推送的方式,提前主動告知車主規避行進路線上的擁堵,做到精準的個性化民生服務。南昌10月交通擁堵指數比9月下降了4%,10分鐘以上交通事故數量下降了46.44%,車速提升了3.67%。

摘自 智能交通

阿里云發布“智慧交通操作系統TBOS”


阿里云智慧交通操作系統融合了云計算平臺、數據融合引擎、視覺AI等人工智能技術,并與阿里生態下的高德、菜鳥高度互聯,可以整合外場硬件和交通運輸信息系統的數據,除了高度的智能化,也有很好的開放性。

目前已有680多個API服務接口,覆蓋交管、高速、航空三大業務領域,全網模型、控制優化、交通仿真、視頻解析,重點車輛監控、智能誘導、智慧停車、智慧航空和智行通等多種場景。

 

摘自 賽文

新收費模式下稽查工作的幾點思考


 

如何開展收費稽查工作,做到“應征不免”、“應免不征”成為目前大家共同面臨的課題。

一、“車軌”入手,還原路徑復核最小費額

緊緊把握還原車輛行駛路徑這一關鍵環節,通過統籌門架數據資源,分析特情成因得出卡內實際計費金額高于最小費額1.5倍、門架漏計、無門架計費信息、車型不一致、U/J型車、車牌不符、OBU不可讀等9類導致按最小費額計費原因;并立足收費運營規程條款,結合稽查打逃工作需要,針對各類最小費額成因對癥開方。

二、“車型入手”,逐車建檔排查大車小標

一方面及時制定詳細的貨車ETC“大車小標”數據稽核流程,收費站對照稽核流程對本站“計費車型”與“實際軸數”不符的車輛通行信息進行全量復核,查找門架交易信息,分析計費車型和計費軸數;另一方面,建立“大車小標”車輛數據庫,每日通過視頻及車輛多次通行交易等有效信息綜合判定車輛實際軸數,準確、完整、詳實地保存了車輛經過門架的交易流水及收費站下站視頻、通行標識ID等數據。

三、“車情”入手,分析成因鎖定問題車輛

要求站內做到特情全梳理、稽核全覆蓋,充分利用現有的部省級稽核系統,比對同軌跡車輛門架信息、識別流水、交易流水,還原數據產生原因,對混合車道出現的超時、U型車、按最小費額計費、OBU不可讀等特情車輛進行逐項排查。

摘自  賽文交通

一臺車管一條路,首個智慧高速移動測試體驗平臺已上路


 

11月9日,車路云網一體化智慧高速解決方案在世界交通運輸大會(WTC)上公開展示。車路云網一體化智慧高速解決方案包括雷達感知、主動控制、車基反饋、云控四項核心技術。移動式中樞指揮平臺通過路側感知設備及時獲取交通流狀態、環境狀態等信息,聯合東南大學共同研發的主動控制系統會根據采集的信息自動生成動態控制策略,在雨霧天氣或道路發生擁堵時,信息情報板或手機APP將推送信息給車輛,通過優化行駛路徑、調控駕駛速度,并結合路側誘導等技術措施,保障高速公路安全順暢,實現準全天候通行。

舉例來說,雨刷的運動速度就代表著降雨量大小,測試平臺能夠精確獲得車輛所行駛路段的降雨量情況,比傳統的大范圍覆蓋的氣象監測更精準,可以實現公里級甚至是百米級的氣象判斷,由氣象判斷再進行交通流的管控,提升交通安全水平。

移動測試平臺一方面可保證智慧高速公路解決方案的各種關鍵技術、軟件硬件的性能功能,進行測試驗證;另一方面這個移動式的中樞指揮平臺,未來一臺車就可能管理一條路或者多條高速公路,為智慧高速公路區域管控中提供了一個初步的解決方案驗證平臺。

在方案的實施過程中,該院聯合北京理工大學實現了技術創新,實現了1000米超距雷達技術方面的突破,打破了傳統交通雷達在監測范圍、掃描時間、監測精度及部署成本方面的限制,實現了全路段車輛唯一ID實時連續跟蹤,提升了路網感知能力。

摘自 賽文交通

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